Nghiên cứu mới nhất của Gartner đã kéo sự chú ý của thị trường trở lại một vấn đề then chốt: khoản đầu tư hạ tầng AI được đẩy mạnh nhanh trong hai năm qua rốt cuộc có thể tạo ra dòng tiền đủ lớn hay không. Cơ quan này cho rằng trong giai đoạn 2027-2030, doanh thu liên quan đến AI có thể không đủ bù đắp toàn bộ chi tiêu vốn đã lên kế hoạch, với hơn 3.500 tỷ USD đầu tư hạ tầng AI có nguy cơ bị giảm giá trị, trong đó các nhà cung cấp cloud mới phụ thuộc vào mở rộng năng lực tính toán và mở rộng huy động vốn chịu áp lực lớn hơn.
Nhận định này nhanh chóng lan rộng sang mặt giao dịch. Một số nhóm chiến lược phía bán cho biết trong các cuộc trao đổi với khách hàng rằng tâm lý thị trường đã nghiêng về thận trọng trước khi đóng cửa phiên thứ Tư, và báo cáo của Gartner càng làm giảm mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư đối với chuỗi phần cứng AI, dịch vụ cloud và trung tâm dữ liệu. Câu chuyện định giá vốn xoay quanh việc mua năng lực tính toán, đơn hàng chip và xây dựng trung tâm dữ liệu bắt đầu được kiểm chứng lại. Thị trường không còn chỉ quan tâm ai đang chi tiền, mà là sau khi tiền được chi ra, doanh thu có thể quay về trong khoảng thời gian chấp nhận được hay không.
Lo ngại của Gartner nằm ở chỗ quy mô đầu tư AI mở rộng nhanh hơn tốc độ hiện thực hóa doanh thu thương mại. Cơ quan này so sánh AI gần hơn với một năng lực kỹ thuật được tích hợp vào hoạt động hiện có, chứ không phải một thị trường công nghiệp có thể tự hình thành biên lợi nhuận cao. AI nhiều khả năng sẽ được tích hợp vào quy trình của phần mềm, sản xuất, tài chính, bán lẻ và khu vực công, nhằm nâng cao hiệu quả, giảm chi phí hoặc cải thiện trải nghiệm khách hàng. Con đường tạo giá trị như vậy thường phân tán hơn, chậm hơn và khó tạo thành đường cong doanh thu có thể dự báo nhanh như một sản phẩm đột phá đơn lẻ.
Dữ liệu ở cấp độ doanh nghiệp cũng củng cố nhận định này. Tốc độ tăng doanh thu của công ty mô hình tiên phong Anthropic đã chậm rõ rệt, từ 140% ở quý II xuống 45% ở quý III. Mặc dù doanh thu quý đã đạt 16,8 tỷ USD, nhưng nếu đặt trong tổng mức chi vốn cho AI, con số này vẫn khó bù đắp hoàn toàn cho khoản chi tiêu dài hạn mà các nhà cung cấp cloud siêu lớn dự kiến vượt 5.000 tỷ USD đến năm 2030. Doanh thu năm của OpenAI, một công ty AI hàng đầu khác, cũng được cho là thấp hơn khoảng 20 tỷ USD so với kỳ vọng trước đó của thị trường. Với những nhà đầu tư xem các công ty mô hình là trụ cột trung tâm của giao dịch AI, những thay đổi này cho thấy tăng trưởng doanh thu vẫn đáng kể, nhưng khoảng cách với mở rộng đầu tư hạ tầng đang nới rộng.
Do đó, giới Phố Wall thận trọng hơn với chi tiêu vốn cho AI. Nhiều tổ chức trước đó đã cảnh báo rằng lĩnh vực AI có thể xuất hiện mất cân đối giữa đầu vào và đầu ra, và một số dự án nếu không tạo ra doanh thu ổn định sẽ đối mặt với việc định giá lại giá trị tài sản. Các nhà đầu tư nổi tiếng cũng cho rằng môi trường vĩ mô có thể khiến thị trường chứng khoán năm 2027 chịu áp lực lớn hơn, đồng thời chỉ ra rằng cấu trúc dòng tiền thị trường hiện nay yếu hơn; các yếu tố hỗ trợ như mua cổ phiếu quỹ và mua bán sáp nhập, nếu bị triệt tiêu bởi phát hành cổ phiếu mới, phát hành thêm và giải tỏa cổ phiếu, thì mặt bằng thanh khoản tổng thể không lạc quan bằng hơn thập niên qua.
Những tín hiệu này cộng hưởng, khiến thảo luận về nhóm cổ phiếu AI chuyển từ câu chuyện tăng trưởng sang kiểm chứng dòng tiền. Nhà đầu tư bắt đầu phân tích kỹ hơn các nguồn doanh thu AI, bao gồm gọi API mô hình, thuê bao doanh nghiệp, tiêu thụ dịch vụ cloud, bán phần cứng và dịch vụ bảo trì sau bán. Đối với chip, máy chủ, mô-đun quang, thiết bị làm mát bằng chất lỏng và thiết bị điện cho trung tâm dữ liệu, việc đơn hàng có thể duy trì hay không phụ thuộc vào việc các nhà cung cấp cloud và công ty mô hình phía hạ nguồn có thể tiếp tục duy trì mức đầu tư cường độ cao hay không. Nếu tốc độ tăng doanh thu tiếp tục thấp hơn tốc độ tăng chi vốn, giả định lợi nhuận của một số tài sản có thể buộc phải được điều chỉnh giảm.
